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Review

[논문리뷰] When to Memorize and When to Stop: Gated Recurrent Memory for Long-Context Reasoning

대규모 언어 모델(LLMs)이 장문 컨텍스트 추론에서 겪는 성능 저하, 컨텍스트 길이 증가에 따른 메모리 폭발(memory explosion) , 그리고 불필요한 연산으로 인한 비효율성 문제 를 해결하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Long-Context Reasoning#Large Language Models (LLMs)#Recurrent Memory#Gated Mechanisms#Reinforcement Learning#Memory Efficiency#Early Exit
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[논문리뷰] When the Prompt Becomes Visual: Vision-Centric Jailbreak Attacks for Large Image Editing Models

본 논문은 대규모 이미지 편집 모델에서 시각적 프롬프트가 사용자 의도를 전달하는 새로운 패러다임이 도입되면서 발생하는 미탐지된 안전 위험 을 밝히고 해결하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Vision-Centric Jailbreak Attack#Image Editing Models#Safety Benchmark#IESBench#Multimodal Reasoning#Adversarial Attack#Defense Mechanism
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[논문리뷰] Towards Autonomous Mathematics Research

본 논문은 국제 수학 올림피아드(IMO) 수준을 넘어 전문적인 수학 연구 영역으로 AI의 능력을 확장하는 것을 목표로 합니다. 방대한 문헌 탐색과 장기적인 증명 구성이 요구되는 연구 문제 해결을 위해, 자연어로 솔루션을 반복적으로 생성, 검증, 수정하는 수학 연구 에이전트 Aletheia 를 소개합니다.
#Review#Mathematics Research#Large Language Models#AI Agents#Theorem Proving#Tool Use#Gemini Deep Think#Autonomous Research#Human-AI Collaboration
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[논문리뷰] Step 3.5 Flash: Open Frontier-Level Intelligence with 11B Active Parameters

본 논문은 11B 활성화 파라미터 를 가진 196B Mixture-of-Experts (MoE) 모델 인 Step 3.5 Flash 를 소개하며, 첨단 에이전트 지능과 컴퓨팅 효율성 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Mixture-of-Experts (MoE)#Sparse Models#Inference Efficiency#Hybrid Attention#Multi-Token Prediction (MTP)#Reinforcement Learning (RL)#Agentic AI#Long-Context Understanding
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[논문리뷰] ROCKET: Rapid Optimization via Calibration-guided Knapsack Enhanced Truncation for Efficient Model Compression

ROCKET 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 과도한 크기로 인한 연산 및 메모리 요구 사항을 해결하기 위해 빠르고 훈련 없는(training-free) 모델 압축 방법을 개발하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Model Compression#LLM#Training-Free#Knapsack Problem#Sparse Matrix Factorization#Dictionary Learning#Post-Training Optimization#Weight Sparsification
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[논문리뷰] QP-OneModel: A Unified Generative LLM for Multi-Task Query Understanding in Xiaohongshu Search

기존 검색 엔진의 쿼리 처리(QP) 시스템은 여러 개의 분리된 차별 모델 파이프라인으로 구성되어 제한적인 의미 이해 능력 과 높은 유지보수 오버헤드 를 겪습니다.
#Review#Large Language Models (LLMs)#Query Understanding#Multi-Task Learning#Generative AI#Reinforcement Learning (RL)#Social Network Services (SNS)#Xiaohongshu#Search Engines
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[논문리뷰] Internalizing Meta-Experience into Memory for Guided Reinforcement Learning in Large Language Models

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 강화를 위한 강화 학습(RL) 기법인 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)의 메타 학습 병목 현상 을 해결하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Meta-Learning#Error Attribution#Knowledge Internalization#Self-Distillation#Verifiable Rewards
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[논문리뷰] GENIUS: Generative Fluid Intelligence Evaluation Suite

본 연구는 기존 통합 멀티모달 모델(UMM) 평가 벤치마크가 결정화된 지능(Crystallized Intelligence) 에 치우쳐 있음을 지적하며, 시각 생성 분야에서 생성 유동 지능(Generative Fluid Intelligence, GFI) 을 엄격하게 평가하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Generative Fluid Intelligence#UMM Evaluation#Visual Generation#Ad-hoc Reasoning#Contextual Adaptation#Benchmark#Attention Intervention
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[논문리뷰] G-LNS: Generative Large Neighborhood Search for LLM-Based Automatic Heuristic Design

기존 LLM 기반 Automated Heuristic Design (AHD) 방법론이 고정된 휴리스틱 형태(구성 규칙 또는 매개변수화된 지역 탐색) 에 국한되어 탐색 공간을 제한하고 복잡한 조합 최적화 문제(COPs)에서 깊은 지역 최적해 를 탈출하기 어려운 문제를 해결하는 것이 목표입니다.
#Review#Large Language Models (LLMs)#Automated Heuristic Design (AHD)#Large Neighborhood Search (LNS)#Combinatorial Optimization#Evolutionary Algorithm#Destroy Repair Operators#Co-evolution
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[논문리뷰] Free(): Learning to Forget in Malloc-Only Reasoning Models

추론 모델이 과도한 '사고 토큰'을 축적할 때 성능이 저하되는 문제, 즉 기존 LLM이 쓸모없는 정보를 제거하는 메커니즘 없이 컨텍스트를 지속적으로 쌓아가는 'malloc-only' 아키텍처의 근본적인 결함을 해결하고자 합니다.
#Review#Large Language Models#Reasoning Models#Context Management#Memory Pruning#LoRA Adapter#Long-Horizon Reasoning#Self-Forgetting
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[논문리뷰] FeatureBench: Benchmarking Agentic Coding for Complex Feature Development

대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 에이전트의 현재 코딩 능력을 평가하고, 기존 벤치마크의 제한적인 태스크 범위(버그 수정 등)를 넘어 복잡한 기능 개발 시나리오에서의 성능을 측정하기 위한 새로운 벤치마크인 FeatureBench 를 제안하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Agentic Coding#Benchmarking#LLMs#Feature Development#Software Engineering#Test-Driven Development#Scalability
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[논문리뷰] Ex-Omni: Enabling 3D Facial Animation Generation for Omni-modal Large Language Models

본 논문은 옴니모달 대규모 언어 모델(OLLMs)에 3D 얼굴 애니메이션 생성 기능을 통합하여 텍스트 및 음성 입력에 대한 자연스럽고 표현적인 멀티모달 출력을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Omni-modal LLMs#3D Facial Animation#Speech-to-Face Generation#Token-as-Query Gated Fusion (TQGF)#Discrete Speech Units#ARKit-52 Blendshapes#InstructEx Dataset#Multimodal Generation
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[논문리뷰] EcoGym: Evaluating LLMs for Long-Horizon Plan-and-Execute in Interactive Economies

이 논문은 LLM 기반 에이전트의 장기적인 계획 및 실행 능력을 평가하는 기존 프레임워크가 단기적이고, 도메인에 특화되어 있으며, 현실적인 경제 역학에 충분히 기반하지 못하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.
#Review#LLM Evaluation#Long-Horizon Planning#Interactive Economies#Benchmark#Agentic AI#Economic Simulation#Plan-and-Execute
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